Reconhecimento facial é o nome da tecnologia de identificação de uma pessoa pela análise de seu rosto. E para isso se usam imagens e vídeos.
Com a utilização de algoritmos avançados de inteligência artificial e de machine learning, tal tecnologia compara características faciais únicas, a exemplo da distância entre os olhos, do comprimento do nariz da pessoa, da forma do queixo, etc., com uma base de dados armazenada.
O processo para a realização do reconhecimento facial geralmente compreende três etapas:
- Detecção facial, em que o sistema localiza o rosto numa imagem;
- Extração das características, onde é feito um mapeamento de pontos específicos e se gera um modelo matemático do rosto;
- E há ainda a comparação, onde tal modelo matemático é comparado com outros rostos existentes numa base de dados a fim de encontrar correspondências.
O reconhecimento facial é muito utilizado em segurança, também para a autenticação de identidade e nos dispositivos móveis na realização do desbloqueio de tela. Mas mesmo com seus benefícios, essa tecnologia costuma levantar preocupações a respeito da privacidade e do uso indevido de dados pessoais.
Como o reconhecimento facial funciona
Os fundamentos técnicos do processo de reconhecimento facial abarcam várias etapas que aliam processamento de imagem e aprendizado de máquina.
Detecção do rosto
Se tem como primeiro passo a detecção facial (detecção de rosto), que é quando se detecta a presença de um rosto numa imagem ou vídeo. Aqui se usam algoritmos de detecção, como é o caso do Haar cascades ou redes neurais convolucionais (CNNs), quais ajudam a localizar e isolar a região do rosto.
Extração de características
Assim que é detectado o rosto, acontece a extração de características. Isso compreende a análise e o mapeamento de pontos faciais chave, a exemplo da posição dos olhos da pessoa, assim como a posição do seu nariz, boca e contornos faciais.
Técnicas como Local Binary Patterns Histograms (LBPH) ou também modelos de landmarks faciais são frequentemente usadas. O objetivo é transformar a imagem do rosto num conjunto de dados numéricos ou mesmo num vetor de características que simboliza as características únicas do rosto.
Processamento prévio
A etapa seguinte se trata da normalização e do pré-processamento, em que as imagens são ajustadas para terem um tamanho e orientação padrões. Isso assegura que as variações na iluminação, pose e expressão serão então minimizadas. Também se usam técnicas de ajuste geométrico e filtros de imagem com o objetivo de melhorar a qualidade e a consistência dos dados.
Realização da comparação
Tendo os vetores de características normalizados, é feita a comparação usando algoritmos de similaridade. Dentre esses algoritmos há a distância Euclidiana ou Cosine Similarity, usados na medição da proximidade entre os vetores de características de rostos distintos.
Nos sistemas de reconhecimento facial que são mais avançados, treinam-se redes neurais profundas (Deep Learning) com enormes volumes de dados para aprender sobre representações faciais discriminativas.
Comparação de resultados
Finalmente, analisam-se os resultados da comparação para verificação ou detecção. Na verificação é quando o sistema confirma se um indivíduo é quem afirma ser. Já na etapa de detecção, o sistema procura uma correspondência na base de dados.
Esses fundamentos técnicos se traduzem na base para aplicações em segurança, também para autenticação biométrica e nas interfaces homem-máquina. E isso gera oportunidades e também desafios no que tange precisão e privacidade.
Aplicações dessa tecnologia de identificação
Utiliza-se o reconhecimento facial em muitas áreas por causa da sua capacidade de detectar e checar identidades de maneira rápida e precisa.
Na área da segurança, o reconhecimento facial é usado em sistemas de vigilância a fim de monitorar espaços públicos, detectar suspeitos em eventos e evitar fraudes. As câmeras de segurança fazem a captura de imagens faciais que são usadas em comparações com bases de dados de criminosos conhecidos, auxiliando na detecção e apreensão dos indivíduos procurados.
Já nos dispositivos móveis, essa tecnologia é aplicada na autenticação biométrica. Nesse caso ela permite que os usuários desbloqueiem seus smartphones e autorizem pagamentos com o rosto, dando conveniência e segurança.
Aplicativos de bancos também usam o reconhecimento facial. Com ela o objetivo é garantir que somente o proprietário da conta acesse informações sensíveis.
No setor empresarial há também o uso dela, que ajuda no controle de acesso nos edifícios e áreas restritas. Funcionários usariam o rosto como chave, não precisando de cartões de identificação ou senhas. Isso eleva a segurança e diminui o risco de acesso não autorizado.
Nos aeroportos e fronteiras, esse reconhecimento agiliza processos de check-in e imigração. Ocorre a identificação de passageiros rapidamente, diminuindo filas.
O reconhecimento facial ainda é usado para buscar por pessoas desaparecidas e que foram vítimas de tráfico humano. Se essas pessoas estiverem no banco de dados, então a polícia seria alertada assim que as mesmas forem identificadas pelo reconhecimento facial, não importando o espaço público.
Além do mais, o reconhecimento facial é usado nas redes sociais com o objetivo de etiquetar fotos e em marketing a fim de personalizar anúncios com base em idade e gênero.
SOUSA, Priscila. (17 de Julho de 2024). Reconhecimento facial - O que é, conceito, características e aplicações. Conceito.de. https://conceito.de/reconhecimento-facial